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据时代的金融行金融业:如何辨别数据“金矿”

2019-06-24 10:36 未知

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  实际上,招行的金融科技创新主要针对经营地域有限、网点数量不足的痛点,通过产品创新和模式创新,以虚拟银行实现弯道超车;而工行这种国有大行,网点遍布城乡、人员规模庞大、管理难度很高,迫切需要搭建起一整套的现代化银行系统,实现集中统一的数字化管理。

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  进入面试环节的报考人员及时下载打印相关证件资料,逾期系统自动关闭,后果考生自负。携带本人有效身份证、《东营市黄河农工商实业总公司报名登记表》、《诚信承诺书》、面试准考证及岗位要求的本人相关证明材料(原件及复印件各一份)到指定定点参加资格复审。证明材料主要包括:学历学位证书、本年度社会保险缴纳证明。在职人员报考的还须提交有用人权限部门单位出具同意应聘的介绍信,对出具同意报考介绍信确有困难的在职人员,经东营市现代畜牧业示范区管委会招聘工作领导小组同意,可在面试成绩公示后、体检前提供。报考人员在规定时间内未按要求提交有关材料的,视为弃权。经复审不具备报考条件的,取消其面试资格和面试成绩。

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  本项议案获得出席本次会议有表决权股份总数的二分之一以上同意,该项议案表决通过。

  表决结果:同意36,962,410 股,占出席本次股东大会有表决权股份总数的99.9385%;反对22,750 股,占出席本次股东大会有表决权股份总数的0.0615%;弃权0股,占出席本次股东大会有表决权股份总数的0.00%。

  唐河县教体局代表队喜获南阳市教育系统庆祝中华人民共和国成立70周年合唱比赛一等奖6月12日,南阳市教育系统庆祝中华人民共和国成立70周年合唱决赛在南阳市广播电视台演播大厅举行。

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  其中,中小投资者表决情况为:同意5,038,510 股,占出席本次股东大会的中小投资者(含网络投票)所持有表决权股份总数的99.5505%;反对0股,占出席本次股东大会的中小投资者(含网络投票)所持有表决权股份总数的0.00%;弃权22,750 股,占出席本次股东大会的中小投资者(含网络投票)所持有表决权股份总数的0.4495%。

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  当大数据应用在金融行业中越来越普及,我们注意到,数据的准确性和有效性也越来越重要,直接关系到金融机构的商业决策,以及其在市场竞争中的成败。为了充分发挥大数据应用的潜能,实现最大效益,金融机构需要掌握两门必修课:对数据质量进行辨别和不断强化数据处理能力。

  在数字化时代的今天,各种新技术、新业态、新模式不断涌现,推动数字经济的快速发展。数据显示,2018年我国数字经济规模达31.3万亿元,占GDP比重达到34.8%。作为数字经济的重要生产资料,大数据得到了前所未有的重视,成为这个时代创新与发展的重要主题。

  在国家和地方政府的大力推动下,中国大数据产业加速发展。根据赛迪顾问研究数据显示,中国大数据产业受宏观政策环境、技术进步与升级、数字应用普及渗透等众多利好因素影响,2018年整体规模达到4384.5亿元,预计到2021年将达到8070.6亿元。

  尤其是自2015年上升为国家战略后,大数据在各行各业渗透的速度加快。金融行业是大数据应用的理想场景之一,大数据应用也在逐步深入中,从常见的产品设计、前端销售延伸到监管风险、流程改进等更为复杂的领域,为金融机构的商业决策提供了坚实的数据基础。

  例如,在产品设计方面,金融机构利用大数据为不同的客户群体量身定制差异化产品,优化客户体验,同时提高客户粘性。在前端销售方面,大数据可以完善客户画像,辅助精准营销。在监管风险与内部控制方面,大数据的应用广泛,在不同金融领域的应用场景各有特色。

  在大数据的助力下,金融行业的服务效率不断提升,服务覆盖范围日益扩大,大数据成为助推金融服务下沉的重要工具。在此情形下,传统金融机构纷纷拥抱金融科技,与各类科技公司达成合作,利用大数据技术革新风控流程,提升其在反欺诈、风控模型、贷中预警、贷后管理、流量筛选等风控场景上的业务能力,满足其转型零售金融业务的实际需求。

  实践表明,相较于传统风控将金融行为、账户行为和个人金融行为进行关联,围绕客户所做出的基础性工作,大数据风控实现了传统金融交易数据、客户基础数据同客户行为数据、关系数据、设备数据、生态化数据的有机整合,帮助金融机构更加深入地了解用户,提升了金融机构服务的准确性和有效性。

  大数据应用带来金融服务准确性和有效性的提升,是建立在数据质量的基础之上的。在实际业务场景中,尽管大数据应用给金融机构带来的成效已远超过往,但与人们的长远预期仍相去甚远,究其根源在于数据质量参差不齐,不准确或无效数据的使用容易导致金融机构决策出现偏差,甚至业务风险上升。因此,对数据进行辨别、筛选就显得很有必要。

  从数据来源来看,金融机构需要明确数据是否来源于真实业务场景,是否具有普遍的适用性。传统金融交易数据、客户基础数据本就源于金融机构自身的数据沉淀,数据的真实性毋庸置疑,但数据维度过少,对金融机构进一步了解客户帮助有限。

  近年来,不少金融科技公司或直接介入金融服务场景,或通过搭建第三方平台支持金融服务落地,其本身也沉淀了海量用户借贷交易数据。这些数据同样来源于真实业务场景,对有志于开拓零售金融场景的金融机构而言将是有益的补充,能够帮助缺乏零售金融经验的金融机构快速了解行业特点,在业务开展中少走弯路。

  不同于金融交易数据,客户行为数据、关系数据、设备数据、生态化数据等并非产生于金融交易场景中,业内将这些区别于传统金融数据的有价值信息统称为另类数据。另类数据的异军突起,为金融机构解决信用评级和辅助决策等痛点问题打开新思路,驱动一些金融机构与场景服务商达成合作,或者直接跨界到具体业务场景生态中。

  另类数据的来源与形式多种多样,大体上可以分为三大类:个人产生数据(Data generated by individuals),包括社交网络信息、产品评价、搜索记录、购物喜好等;商业过程数据(Data generated by business process),包括商业运输、信用卡使用记录、预定数据、购买数据等;传感器数据(Data generated by sensors),包括卫星数据、GPS定位数据、车辆轨迹、个人运动轨迹等。

  对金融机构而言,直接跨界到具体业务场景中获取另类数据的成效不大,更多的时候还是要依靠外部渠道。一些有足够实力的金融机构选择与互联网巨头搭建合作平台,进而实现对用户行为特征的进一步了解。但这种合作往往是双向性的,而不是多向性的,这意味着数据孤岛仍然存在,金融机构获取的数据维度不一定足够丰富。

  有些金融机构选择与金融科技公司或数据服务商合作,但部分金融科技公司和数据服务商并无真实业务场景,数据源于与场景服务商的平台合作,同样要解决数据维度问题,只有具备多渠道合作资源,才能确保数据来源的丰富性。无论是与场景服务商搭建平台,还是选择同金融科技公司、数据服务商合作,若非直接从真实业务场景中获取用户特征,均需要对原始渠道进行检查和识别,以确保准确性和有效性不受干扰。

  确保数据质量只是基础,如何实现大数据应用的精准性,还取决于相关机构的数据处理能力。金融机构每天都会产生大量金融交易数据,以银行业为例,波士顿咨询公司曾有报告指出,银行业每创收100万美元,平均就会产生820GB的数据。这些交易数据就像个金矿,并不是所有的数据都具有价值,只有进行充分挖掘才能产生效益。

  过去,以银行为代表的金融机构,数据量虽大但使用深度不高,数据应用技术的响应速度不够快,数据实时性不强,同时还面临IOT、移动端、CRM数据繁杂不统一等问题,这些都成为了阻拦银行业通过数据驱动业务升级的拦路石。

  在转型发展零售金融业务后,另类数据的重要性日益提高,金融机构对另类数据的使用也越来越普遍。与传统金融交易数据相比,另类数据规模与传输量更大,数据获取、传输速度更快,数据种类更为复杂,对金融机构数据处理能力的要求有增无减。金融机构需要面对大量看似无意义甚至无关的数据,并对其进行分析和处理,从而得出有用信息或结论。

  但由于不少金融机构对于分布式计算、机器学习类和深度学习类基础平台的掌握与应用依然比较欠缺,导致这些金融机构无法从容应对大数据处理带来的压力。目前,市场上有发展比较成熟的供应商,可提供完整的解决方案与定制开发,对金融机构来说,最可行的方案就是通过购买这些产品与服务,在短期内获得较大的技术提升。

  需要注意的是,在大数据处理过程中,由于涉及数据采集与获取、数据存储与查询、数据处理与计算、数据挖掘与学习、数据理解与应用、数据管理与扩展等诸多方面,对相关技术供应商的算法优化能力、非标准化知识挖掘能力和高度智能化计算能力均有较高要求,金融机构最好选择实力深厚、熟悉业务场景的的机构进行合作,才能实现效益的最大化。

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